我的量化交易小实验：青龙面板上跑一个均值回归策略

起因#

之前一直对量化交易挺感兴趣的，但总觉得门槛很高——要搭服务器、写回测框架、处理实时数据……听起来就很劝退。

直到我发现其实可以简化到极致：

• 标的：只用 ETH 的 10 分钟二元期权（猜涨跌）
• 策略：一个简单的均值回归逻辑
• 执行：NAS 上的青龙面板定时跑脚本
• 风控：每单 5-125U，固定赔率 0.8x（投入5U赢则得4U，输则亏5U）

不需要高性能服务器，不需要复杂的撮合引擎，一台 NAS 就够了。

策略思路：均值回归#

核心逻辑其实很简单——物极必反。

当价格短期偏离均值太多，大概率会往回弹。

具体的实现是：

1
1. 计算 EMA21（21周期指数移动平均线）
2
2. 计算当前价格与 EMA21 的偏离百分比
3
3. 如果偏离超过阈值（0.25%-0.8%），则认为超买/超卖
4
4. 超卖 → 做多，超买 → 做空
5
5. 10 分钟后平仓

听起来很简单对吧？但麻烦的地方在于参数的调优——偏离阈值设多少合适？EMA 周期选多长？

这就需要回测来回答了。

回测验证#

在实盘之前，我用历史数据跑了一遍回测。ETH 1 分钟 K 线数据，覆盖了几个月的时间。

回测结果：

58% 的胜率配上 0.8x 的赔率，期望收益是正的。虽然不是暴利策略，但胜在稳定。

部署在青龙面板上#

有了回测结果，接下来就是把策略跑起来。

青龙面板是一个开源的定时任务管理工具，我把它部署在 NAS 上。配置很简单：

1
脚本：yuce888_mr.py
2
定时：每 3 分钟执行一次
3
模式：dry_run（模拟交易，不上真金白银）

青龙面板的界面很直观，能看到每次运行的日志、执行时间、最近结果。对于我这种偶尔想看一眼策略表现的人来说，比搭一套监控系统省事多了。

运行了一段时间的表现：

1
初始资金：1000 USDT
2
交易次数：9 次（行情波动小的时候策略不太出手）
3
胜率：66.7%（9 战 6 胜）
4
当前权益：1009.0 USDT

收益不高，但策略纪律性很好——不符合条件绝不开单，不手痒、不追涨杀跌。

这段经历给我的启发#

后续计划#

目前策略还在 dry_run 阶段，后续打算：

• 收集更多实盘数据，验证回测结果
• 尝试不同的参数组合
• 如果有稳定的表现，考虑接入更多交易对

📝 本文由 AI 助手协作编写，记录真实交易心得。 最后更新：2026-07-14

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